吳年祥 ,鄒華東
(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,湖北,武漢 430074;2.安徽國(guó)防科技職業(yè)學(xué)院機(jī)電工程系,安徽,六安 237001)
隨著工業(yè)技術(shù)的迅速發(fā)展,機(jī)器人技術(shù)在機(jī)械、機(jī)電、汽車(chē)、電子等行業(yè)擔(dān)任著重要角色。在柔性自動(dòng)生產(chǎn)線中,機(jī)器人機(jī)械手的抓取、放置、裝配、焊接等應(yīng)用最廣泛。然而,產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,產(chǎn)品質(zhì)量的不斷提高,要求工業(yè)機(jī)器人能在機(jī)電一體化等生產(chǎn)中完成三維空間精確操作,因此,基于視覺(jué)的機(jī)器人外部位姿標(biāo)定技術(shù)的研究顯得尤為重要。機(jī)器人外部位姿是指確定機(jī)器人世界坐標(biāo)系和基礎(chǔ)坐標(biāo)系及工件坐標(biāo)系之間的關(guān)系[1]。而在機(jī)器人基坐標(biāo)系固定情況下,通常將其與世界人坐標(biāo)系設(shè)置重合,從而確定機(jī)器人基坐標(biāo)系與工件坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)變換關(guān)系即機(jī)器人外部位姿。本文通過(guò)分步標(biāo)定法之一的機(jī)器人外部位姿來(lái)確定機(jī)器人工件坐標(biāo)系與基坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)變換關(guān)系,從而確定機(jī)器人工件坐標(biāo)系與立體視覺(jué)傳感器坐標(biāo)系之間的關(guān)系[2]。
機(jī)器人雙目立體視覺(jué)在計(jì)量測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域的作用充分體現(xiàn)靈活的運(yùn)動(dòng)性、通用性。通過(guò)安裝在機(jī)器人末端手關(guān)節(jié)上的左右放置的雙目激光立體視覺(jué)傳感器獲取空間點(diǎn)的三維信息。其雙目立體視覺(jué)測(cè)量示意圖如圖1所示,數(shù)學(xué)模型如圖2所示。被測(cè)工件與末端關(guān)節(jié)左右相對(duì)固定的立體視覺(jué)傳感器構(gòu)成三角形,被測(cè)工件在兩臺(tái)攝像機(jī)上呈現(xiàn)立體圖像時(shí),匹配相關(guān)的特征點(diǎn),采用最小二乘法,計(jì)算左右兩幅圖像的視覺(jué)差異獲得空間特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)位置。
圖1 雙目立體視覺(jué)傳感器測(cè)量示意圖、Fig.1 Schematic of binocular stereo vision sensor measurement
左、右兩個(gè)相對(duì)位置固定的視覺(jué)傳感器所處的空間關(guān)系如式(1)所示:
其中視覺(jué)傳感器的兩個(gè)外部參數(shù)即左、右相對(duì)位置攝像機(jī)坐標(biāo)系間的平移矢量與旋轉(zhuǎn)矩陣分別用Tab和Rab來(lái)表示。聯(lián)立式(1)中的(xb,yb,zb)三個(gè)方程,利用最小二乘算法求解該式,可以獲得視覺(jué)傳感器坐標(biāo)系下空間特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)位置:
式(2)右邊的固定參數(shù)可以通過(guò)攝像機(jī)傳感器內(nèi)部與外部參數(shù)的標(biāo)定方法獲得[3-4]。因此,在雙目立體視覺(jué)傳感器下,以上數(shù)學(xué)模型的建立可以獲得空間被測(cè)點(diǎn)三維位置的信息(xa, ya, za)T。通過(guò)機(jī)器人手眼關(guān)系和靶標(biāo)法可以間接得出空間任意有效被測(cè)點(diǎn)時(shí)機(jī)器人工件坐標(biāo)系和視覺(jué)傳感器坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)變換關(guān)系。
如圖2所示,按照Shiu[5]手眼標(biāo)定算法以及機(jī)器人系統(tǒng)坐標(biāo)變換鏈的閉合特征,用矩陣A來(lái)表示工件坐標(biāo)和視覺(jué)傳感器件坐標(biāo)系之間的位置關(guān)系,矩陣T表示工件坐標(biāo)系和機(jī)器人基坐標(biāo)系之間的位置關(guān)系,未知位置關(guān)系X表示視覺(jué)傳感器坐標(biāo)系與機(jī)器人末端關(guān)節(jié)坐標(biāo)系之間的齊次坐標(biāo)變換矩陣,矩陣 H表示機(jī)器人基坐標(biāo)系相對(duì)于機(jī)器人末端關(guān)節(jié)的位姿。經(jīng)過(guò)機(jī)器人視覺(jué)傳感器坐標(biāo)系到末端關(guān)節(jié)坐標(biāo)系以及基坐標(biāo)系的齊次坐標(biāo)相關(guān)變換X·H,可以將任意空間位置點(diǎn)的坐標(biāo)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換至基坐標(biāo)系下[6]。
圖2 機(jī)器人外部位姿標(biāo)定與視覺(jué)傳感器測(cè)量模型圖Fig.2 Bobot clibration of external pose and vision sensor measurement model diagram
由圖2可知,該位姿標(biāo)定坐標(biāo)變換鏈的閉合特征,可以得出: A = T · H · X (3)
通過(guò)先求解工件坐標(biāo)和視覺(jué)傳感器坐標(biāo)系之間的位置矩陣關(guān)系A(chǔ),可以求解矩陣T。由式(4)齊次矩陣坐標(biāo)方程的變換,可以將經(jīng)過(guò)標(biāo)定后的視覺(jué)傳感器特征點(diǎn)的空間三維坐標(biāo)值轉(zhuǎn)移到工件坐標(biāo)系下。如果空間有若干個(gè)點(diǎn) Pi(i ≥ 4 ),經(jīng)過(guò)其空間點(diǎn)的齊次坐標(biāo)相關(guān)變換H·X,可以由在其工件坐標(biāo)系下的坐標(biāo)位置(轉(zhuǎn)換為基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)位置(。
式(5)中就是所求機(jī)器人外部位姿T,即工件坐標(biāo)系和機(jī)器人基坐標(biāo)系之間的位置關(guān)系,而 T矩陣中的旋轉(zhuǎn)子矩陣依據(jù)正交約束方式建立方程為非線性,求解困難。為簡(jiǎn)化方程,使用坐標(biāo)空間多點(diǎn)采集方法,確立線性方程求解。
對(duì)于一個(gè)空間點(diǎn)可以列出三個(gè)位置方向方程,假設(shè)有四個(gè)已知點(diǎn)的坐標(biāo)值 ()分別代入式(5),可以得出矩陣A中的12個(gè)不相關(guān)的未知量方程:
將式(7-10)合并轉(zhuǎn)換成矩陣形式,可以得到式(19):
將式(19)的四元一次方程組利用高斯消去法(Gaussian Elimination)可以直接求解得到未知數(shù):r1、r2、r3、p1。同理,將式(11-14)和式(15-18)合并轉(zhuǎn)換成矩陣形式,可以得到式(20)、(21):
同理,再通過(guò)高斯消去法求解 r4、r5、r6、p2和r7、r8、r9、p3矩陣。進(jìn)而求得機(jī)器人外部外姿工件坐標(biāo)系與機(jī)器人基坐標(biāo)系之間的位置關(guān)系矩陣T。
在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中,考慮到各種坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值存在噪聲誤差,為了進(jìn)一步提高精度,可進(jìn)一步采用最小二乘法擬合,將方程組(19-21)簡(jiǎn)化成D C Y= · 矩陣方程形式:
式(22)為每一個(gè)方程組所對(duì)應(yīng)的未知量向量,也同樣可以得出機(jī)器人的外部位姿。
通過(guò)以下靶標(biāo)法來(lái)確定機(jī)器人在某一位姿時(shí)工件坐標(biāo)系和機(jī)器人視覺(jué)傳感器坐標(biāo)系之間齊次坐標(biāo)變換矩陣A。如圖3所示,首先讓機(jī)器人固定在某一靜態(tài)位姿;其次利用CMM(三坐標(biāo)測(cè)量機(jī))標(biāo)定一個(gè)定位夾,可以得到其夾具坐標(biāo)系和靶標(biāo)坐標(biāo)系之間的精確位置關(guān)系;最后將圓形平面靶標(biāo)定位安裝到工件坐標(biāo)系范圍內(nèi),并且讓其工件定位基準(zhǔn)和夾具定位基準(zhǔn)重合,從而保證它們之間的坐標(biāo)系重合。
圖3 靶標(biāo)法示意圖Fig.3 Sketch of bar method
在測(cè)量當(dāng)中,圓形平面的靶標(biāo)配合一維精密導(dǎo)軌和組合量塊的使用,使靶標(biāo)能夠在視覺(jué)傳感器的可視范圍內(nèi)移動(dòng),從而可以采集更多的空間已知坐標(biāo)點(diǎn)。經(jīng)過(guò)已標(biāo)定的工件坐標(biāo)系和靶標(biāo)坐標(biāo)系的關(guān)系,從而得出視覺(jué)傳感器所采集到的空間特征點(diǎn)在工件坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值也是已知的,再利用2.1機(jī)器人位姿方程的建立與求解方式可以得出齊次坐標(biāo)變換矩陣A。綜上所述,可知該靶標(biāo)法利用了機(jī)器人在某一靜態(tài)位姿時(shí)的相關(guān)值進(jìn)行了機(jī)器人在任意狀態(tài)時(shí)都固定不變的機(jī)器人外部位姿的求解[7]。
本實(shí)驗(yàn)采用模擬實(shí)驗(yàn)方法來(lái)初步驗(yàn)證基本立體視覺(jué)的機(jī)器人位姿標(biāo)定程序設(shè)計(jì)算法的測(cè)量精度。
假設(shè)機(jī)器人實(shí)際外部位姿其中的一組數(shù)據(jù)矩陣為:
并假定,位于工件坐標(biāo)系下四個(gè)位置點(diǎn)p1、p2、p3、p4的坐標(biāo)值分別為(1.5,2.0,3.3)T,(30.2,-5.7,8.9)T,(102.4,70.7,59.8)T,(-40.6,89.9,-50.4)T,分別代入式(5),通過(guò)矩陣整理和運(yùn)算,可以得出在機(jī)器人基礎(chǔ)坐標(biāo)系下四個(gè)位置點(diǎn)的坐標(biāo)值分別為:
圖4 外部位姿標(biāo)定求解Fig.4 Solution of equations calibration of external pose
如圖5所示。
圖5 外部位姿模擬的實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.5 The experimental results of external pose simulation
從假設(shè)的真值式(23)與計(jì)算結(jié)果式(24)可以看出,其數(shù)據(jù)誤差在10~5數(shù)量級(jí)上。 同理,若在數(shù)據(jù)不存在噪聲因素的情況下,進(jìn)行大量仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行推論,其系統(tǒng)精度級(jí)別高。
本文建立雙目立體視覺(jué)傳感器三坐標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,得出空間特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)。通過(guò)機(jī)器人外部位姿工具與靶標(biāo)法利用了機(jī)器人在某一靜態(tài)位姿時(shí)的相關(guān)值進(jìn)行了機(jī)器人在任意狀態(tài)時(shí)都固定不變的機(jī)器人外部位姿的求解。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在沒(méi)有噪聲因素的環(huán)境中,此方法可以獲得機(jī)器人外部位姿的精確求解。
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